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Temario del curso
Introducción al IA en el Control de Calidad
- Visión general del IA en los procesos de calidad de fabricación
- Aplicaciones en inspección, detección de defectos y cumplimiento
- Beneficios y limitaciones de la QA impulsada por IA
Recopilación y Preparación de Datos de Calidad
- Tipos de datos utilizados en QA (imágenes, sensores, registros de producción)
- Etiquetado de conjuntos de datos visuales con LabelImg
- Almacenamiento y estructura de datos para entrenar modelos
Introducción a la Visión por Computadora para QA
- Conceptos básicos del procesamiento de imágenes con OpenCV
- Técnicas de preprocesamiento para imágenes industriales
- Extracción de características visuales para análisis
Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías
- Entrenamiento de clasificadores simples para la detección de defectos
- Uso de redes neuronales convolucionales (CNN)
- Aprendizaje no supervisado para la identificación de anomalías
Predicción del Rendimiento con Modelos de IA
- Introducción a las técnicas de regresión
- Construcción de modelos para predecir el rendimiento de producción
- Evaluación y mejora de la precisión de las predicciones
Integración del IA con Sistemas de Producción
- Opciones de implementación para modelos de inspección
- IA en el borde frente al análisis basado en la nube
- Automatización de alertas e informes de calidad
Caso de Estudio Práctico y Proyecto Final
- Desarrollo de un prototipo de inspección por IA de extremo a extremo
- Entrenamiento y prueba con conjuntos de datos de QA de muestra
- Presentación de una solución funcional de control de calidad con IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los procesos básicos de fabricación o aseguramiento de calidad
- Familiaridad con hojas de cálculo o formatos digitales de informes
- Interés en métodos de control de calidad basados en datos
Audiencia Objetivo
- Especialistas en aseguramiento de calidad
- Líderes de producción
21 Horas
